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《共识》还着重(zhong)强调了人工智能(neng)在辅助诊断方面的巨大潜(qian)力(li)。AI系统能够(gou)自动识(shi)别和分类眼底图像中的病变(bian)特征,为医师提供可(ke)靠的诊断参考。这一(yi)技术不仅有效减轻了(le)医师的工作负担,还能显著提高诊断的一致性和准确性,尤其是在(zai)资源有限或经验不足的医疗环境中,其优(you)势更(geng)为明显。通过深(shen)度(du)学习算(suan)法,AI能够分析大量眼底图像(xiang),预(yu)测眼科疾病的(de)早期征兆,如青光(guang)眼、糖尿病视网膜病变(bian)等。这种(zhong)强大的(de)预测能力大大提(ti)升了(le)筛查的效率和准确性,使得早期干预成(cheng)为可能,从而有效降低了疾病导致的视力损伤(shang)。
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飞机(ji)失事,查找并消除引起(qi)事故的关键(jian)因素,进而防止类(lei)似的相关因素(su)引起更大事故尤为重(zhong)要。ASN数据库里明确(que)标记过(guo)往飞机事故原因的有1.1万件,我们根据官方(fang)归类对其进行梳理,总结出12类飞机失事原因。